基于区域信息的水平集藻类图像的分割

由于藻类细胞复杂多样且显微图像受光线影响,传统的图像分割算法对藻类图像分割难以取得满意的效果。针对传统的水平集C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,利用一种基于局部区域的C-V(LCV)模型,应用于藻类细胞显微图像的分割。通过实验对比,显示出LCV模型相对于传统分割方法可以分割灰度均匀或不均匀的藻类图像。     

一种改进的图像分割活动轮廓模型

C-V模型具有计算复杂度低、对初始化和噪声不敏感等优点,在处理图像的时候总是从全局的角度去考虑图像区域的灰度变化,从而导致难以分割灰度不均的图像。局部二元拟合(LBF)模型在处理灰度不均匀的图像分割方面有很大优势,但是LBF模型存在依赖初始轮廓大小、位置等缺点。针对C-V模型不能分割灰度不均图像和LBF模型敏感于轮廓初始化的问题,给出一个用偏微分方程表示的新的融合局部(LBF模型)和全局信息(改进的C-V模型)的活动轮廓模型。实践结果表明,新的模型对初始轮廓的敏感性低,能分割灰度不均的图像,且优于C-V模型,其分割效率明显高于LBF模型。     

结合全局和局部信息的活动轮廓模型

利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像;利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感。针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型。实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强。     

改进的几何活动轮廓模型图像分割算法

针对C-V模型不能有效地分割多灰度级图像以及抗噪性不强的问题,分别引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量项和一个边缘停止函数。利用局部窗函数内的加权均值取代C-V模型的全局均值,并加入了距离函数补偿项,避免了水平集函数的重新初始化,同时将图像的边缘信息融入到C-V模型中,克服了传统的C-V模型无法利用图像梯度信息的不足。实验证明,改进的模型和LBF模型在血管图的分割的效果明显好于C-V模型,在分割时间上,改进的模型也少于LBF模型和C-V模型;对于灰度分布不均匀以及含有噪声的图像,无论是在分割的速度还是分割的效果上,改进的模型均明显优于C-V模型和LBF模型。     

融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型

为了克服局部图像拟合模型对轮廓初始化敏感的不足,结合改进C-V模型,提出一种融合局部和全局图像信息的活动轮廓模型.首先由改进C-V模型的全局灰度拟合力和局部图像拟合模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后通过调整这2个拟合力的权重以提升该模型对轮廓初始化的灵活性,最后利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化.实验结果表明,对于一些真实和人造图像,文中模型显示了对轮廓初始化的鲁棒性,以及较好地处理灰度不均图像的能力.     

基于局部熵的主动轮廓模型

针对传统C-V模型对灰度分布不均匀图像分割效果不理想的问题,研究了一种基于局部熵的主动轮廓模型.首先,算法将局部熵的概念引入到C-V模型中,通过核函数获得局部区域的不均匀信息,来构建局部熵能量函数;其次,采用变分水平集的方法,最小化局部熵能量泛函,得到水平集的梯度下降流,根据梯度下降流不断更新水平集,获得目标轮廓图;最后,对4组灰度严重不均匀的图像进行仿真实验,并将本文算法与LBF方法和LGDF方法进行对比.实验结果表明,与LBF方法和LGDF方法相比,本文算法实现了灰度不均匀的图像的精确分割.     

基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法

针对医学图像中存在的亮度分布不均匀（intensity inhomogeneity）的特点,对Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割图像的算法进行了改进。局部区域信息是对亮度分布不均匀图像进行准确分割的关键,但是传统的基于区域信息的C-V模型没有利用到这种局部区域的图像信息,因此无法正确分割强度分布不均匀图像。利用局部区域信息构造能量函数,提出了一种基于局部区域信息的改进C-V模型。该模型无需大量计算,水平集函数可快速收敛。MR图像、血管造影图像和X线骨折图像的实验结果证明了该方法的高效性。     

变分水平集方法在灰度不均图像分割中的应用

灰度不均严重影响图像分割的准确性,主动轮廓模型广泛应用于图像分割中。为了克服灰度不均对图像分割的影响,提出了一种基于变分水平集的主动轮廓模型。该模型利用了图像局部统计信息的均值和方差,适合对灰度不均图像分割。为了检验算法的性能,利用该算法和经典算法作对比实验,结果表明,不管是对合成图像还是真实图像的分割,都验证了该方法的有效性,而且该方法在曲线演化过程中无需重新初始化水平集函数,在一定程度上减少了计算量。     

应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像

牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的C-V模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分割图像,在迭代过程中,为了约束水平集保持为符号距离函数,必须对其进行重新初始化,大大增加了计算量,降低了曲线演化速度。为此,通过加入边缘检测函数和惩罚项因子,提出了改进的C-V水平集模型,并用于牛肉图像分割,同时与模糊C均值聚类、阈值分割法进行了对比。结果表明:采用改进的C-V模型对牛肉图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分割出了脂肪和肌肉区域,准确率高;曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化,加快了曲线演化速度。     

改进的分级多相图像分割模型及其快速实现

提出一种基于分级C-V模型的改进的快速图像分割算法.针对现有的多相水平集图像分割算法存在的问题,本文从曲线演化方程的平均曲率项、水平集函数Φ的狄拉克(Dirac)函数δ(Φ)等方面进行改进,并引入了一个非线性扩散方程对图像进行预处理,从而优化组合了分级C-V模型的全局特性.实验结果表明,改进的图像分割模型不仅保留了原有方法的优势,而且提高了对多目标图像分割算法的速度与精度,同时也可以有效解决具有弱边界物体的分割问题.     

结合全局与局部信息活动轮廓的非同质图像分割

目的 通过对现有基于区域的活动轮廓模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于K-means活动轮廓模型,该模型能有效分割灰度非同质图像。方法 结合图像全局和局部信息,根据交互熵的特性,提出新的局部自适应权重,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质分割目标的影响。结果 采用Jaccard相似系数-JS(Jaccard similarity)和Dice相似系数-DSC(Dice similarity coefficient)两个指标对自然以及合成图像的分割结果进行定量分析,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型JS和DSC的值最接近1,且迭代次数不多于50次。提出的模型具有较高的计算效率和准确率。结论 通过大量实验发现,新模型结合图像全局和局部信息,利用交互熵特性得到自适应权重,对初始曲线位置具有稳定性,且对灰度非同质图像具有较好地分割效果。本文算法主要适用于分割含有噪声及灰度非同质的医学图像,而且分割结果对初始轮廓具有鲁棒性。     

改进K-means活动轮廓模型

目的 通过对C-V模型能量泛函的Euler-Lagrange方程进行变形,建立其与K-means方法的等价关系,提出一种新的基于水平集函数的改进K-means活动轮廓模型。方法 该模型包含局部自适应权重矩阵函数,它根据像素点所在邻域的局部统计信息自适应地确定各个像素点的分割阈值,排除灰度非同质对分割目标的影响,进而实现对灰度非同质图像的精确分割。结果 通过分析对合成以及自然图像的分割结果,与传统及最新经典的活动轮廓模型相比,新模型不仅能较准确地分割灰度非同质图像,而且降低了对初始曲线选取的敏感度。结论 提出了包含权重矩阵函数的新活动轮廓模型,根据分割目的和分割图像性质,制定不同的权重函数,该模型具有广泛的适用性。文中给出的一种具有局部统计特性的权重函数,对灰度非同质图像的效果较好,且对初始曲线位置具有稳定性。     

含边缘信息的C-V模型

边缘信息对图像分割是十分重要的。把图像的边缘信息融入C-V模型（active contours without edges）,提出一个新的几何模型,它同时利用同质区域信息和边缘信息使演化曲线在目标边缘处停止。实验显示：新模型能够克服C-V模型的一些缺点;在减少分割时间的同时,对目标灰度不均匀或背景灰度不均匀、含弱边缘或强噪声的图像,分割效果不仅优于C-V模型,也优于C-V模型的两个最新改进模型（LBF和GACV）。     

基于改进C-V模型的图像分割方法

传统C-V模型分割图像利用图像区域特征,忽略 了边缘等能够反应图像细节的特征。为了达到更好的图像分割效果,对于这些细节信息的处理则显得尤为重要。图像的梯度信息在边缘区域具有较大幅值,在同质区域具有较小幅值,因而可以用图像梯度来反映图像的边缘信息。把边缘信息融入C-V模型,利用同质区域信 息和边缘信息控制曲线演化,则可以达到更好的分割效果。本文提出的新模型克服了C-V模型的一些 缺陷,对背景灰度不均匀或含弱边缘的图像能够获得更好的分割效果。     

A novel active contour model for image segmentation using local and global region-based information

In this paper, we propose a novel level set geodesic model for image segmentation. In our model, we define a hybrid signed pressure force (SPF) function integrating local and global region-based information to segment inhomogeneous images. The local region-based SPF utilizes mean values on local circular regions centered in each pixel. By introducing the local image information, the images with intensity inhomogeneity can be effectively segmented. In order to reduce the dependency on complex initialization, we incorporate a global region-based SPF into this model to develop a hybrid SPF. The global SPF and the local SPF are adaptively balanced by an adaptive weight. In addition, we also extend this model to four-phase level set formulation for brain MR image segmentation. Finally, a truncated Gaussian kernel is used to regularize the level set function, which not only regularizes it but also removes the need for computationally expensive re-initialization. Experimental results indicate that the proposed method achieves superior segmentation performance in terms of accuracy and robustness.     

结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型

提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型。模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项。其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整。由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度。此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解。最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高。实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍。     

基于改进符号压力函数的变分水平集图像分割算法

为了更好地解决含有弱边界、灰度不均匀的图像在分割时出现的轮廓线错误移动而导致分割结果错误的问题,结合图像的统计信息,构造出一种新的符号压力(SPF)函数,提出了一种基于改进的压力符号函数的变分水平集图像分割算法。首先,利用新的压力符号函数代替边缘函数,构造了新的活动轮廓模型;其次,该算法保持了测地线活动轮廓(GAC)模型和chan-vese(C-V) 模型的优点,使水平集函数演化到目标的边界上;最后,对一些弱边界、灰度不均匀的图像进行仿真实验,结果表明提出的算法能够精准地分割目标,并且具有一定的抗噪性。